%0 Journal Article
%A 范振东
%A 崔伟杰
%A 陈敏
%A 杜传阳
%T 基于IPSO-RVM的大坝安全预警模型
%D 2016
%R 10.11988/ckyyb.20140801
%J 
院报
%P 48-51
%V 33
%N 2
%X 针对SVM(Support Vector Machine,支持向量机)存在支持向量个数较多、核函数要求严格等不足,将性能更出色的RVM((Relevance Vector Machine,相关向量机)用于大坝安全预警模型的构建。核函数及其参数对RVM模型的性能有着重要的影响,组合局部核函数和全局核函数的混和核函数能提高模型的拟合精度和泛化能力,利用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)能有效地对核参数进行寻优,针对标准PSO算法容易陷入局部最优点的缺陷,提出IPSO(Improved Particle Swarm Optimization,改进的粒子群算法)。将上述组合算法用于大坝安全模型的建立,实例分析表明,基于上述算法模型的性能得到了一定程度的提高。
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20140801